1．目的及意义

1．目的及意义

1.1 研究背景与意义

随着交通网络的高速发展,人类对机动车辆的依赖性与日俱增,传统的车辆导航与监控精度和手段已经很难满足社会信息发展的需求,高精度车辆导航监控日益成为社会关注度热点问题。高精度车道级道路电子地图是实现车道级导航与监控的基础地理信息数据和必要条件,未来在无人驾驶汽车方面具有广阔的应用空间。

车道级电子地图在车辆智能驾驶系统中的广泛应用推动各个国家开展了多尺度、高精度导航数据的研制和生产。但目前较成熟的导航数据生产技术都是制作车道级地图，而随着智能交通系统（INS）、高级驾驶辅助系统（ADAS）、智能车等应用的发展，对导航地图数据提出了更高精度、更精细化的要求。许多应用需要使用高精度的电子地图，例如使用先验地图信息进行定位，高级驾驶辅助系统，以及车道级路径规划 。高精细地图是指高精度、精细化定义的地图，精度需要达到分米级用以区分各个车道，如今随着全球定位系统的发展，高精度的定位已经成为可能。精细化定义，则是需要存储在行车中需要考虑的交通因素，而不只是普通地图中的道路网络。2004年 7月SteveCoast创办了OpenStreetMap，人们可以自由地编辑、更新地图，丰富细节；2007 年 5 月，谷歌推出了 StreetView，可在其地图上浏览由专用车拍摄的 360 度街道实景；2010 年 7 月，微软展示了 StreetSlide，滑动地图便能像游客那样沿街观光。这些技术的出现使人们对地理的认识由“粗略”走向“细节化”，

快速了解一个陌生环境不再是难事。

1.2 国内外发展现状

目前国内外对高精细地图构建研究整体处于发展较快的水平，现有多种地图构建方案，主要差异在对道路信息采集的方案、定位方案以及对后续道路信息提取方法上有所不同。

1.2.1 高精细地图影像采集方案

目前，常用的道路信息采集采集方案包括普通摄像头采集、全景相机采集、以及激光雷达采集。

第一类普通摄像头采集方案，该方案使用一个或多个摄像头进行影像数据采集。文献[1] 夏庭锴采用单目摄像头采集，该方案仅使用一个前视摄像头进行影像数据采集，该方案的优势在于实现简单、上手快，并且由于仅采用一个摄像头进行采集，该方案的传输数据量小，无需过多地考虑传输带宽的问题。这种采集方案最大的缺点在于采集效率太低，由于仅使用一个前视摄像头进行采集，获取视野范围以及水平视野距离非常有限，通常只能覆盖采集车所在车道的信息。文献[2]张恒润对文献[1]进行改进采用三个摄像头取前方道路影像的方法创建正射影像地图，先把数帧相邻图像拼接到一起形成小范围地图，再合成大范围地图的方法，该方法可以获取范围较大的视野。

第二类基于全景摄像机采集信息方案，主要思路是以全景相机为道路信息影像数据采集平台，用GPS、INS、速度编码器得到位姿信息，再根据采集影像和位姿信息进行拼接生成地图底图，最后对车道线等信息进行提取。文献[3]路昊提出了基于全景图的球心投影方法获取道路俯视图，融合RTK-GPS定位，对图像进行拼接构建地图方案，该方案可以有效快速的进行地图构建，但受到路面一些车辆或遮蔽物的影响会导致，从而影响地图的精度。文献[4]顾霄琳采用基于车载环视和全景的环境感知系统，其中环视系统由车辆周身四个鱼眼相机构成，用于获取近视野的当前车道信息，避免了其它车辆遮挡导致的车道线检测失败。

第三类方法激光雷达建图是当前广泛采用的一种高精细地图建图方式，